AI와 생명정보학이 이끄는 지속 가능한 생물학 연구
Data-Driven Bioinformatics: Harnessing AI for Advanced Data Analysis
지난 12월 13일, 충남대학교 생물과학과에서 "인공지능(AI) 시대의 생명정보 기반 데이터 분석"을 주제로 강연을 했어요.
강연에서는 AI와 데이터를 어떻게 활용해 생물학 연구를 더 효율적이고 지속 가능하게 이끌 수 있을지에 대해 다뤘답니다.
씨더스(SEEDERS)의 김지은 팀장은 AI와 생물정보학의 융합이 생물학 연구를 어떻게 혁신하고 있는지 공유했습니다.
AI를 활용한 생물정보 데이터 분석이 지속 가능한 생물학 연구에 미치는 영향과 실제 사례들을 소개하며, 학생들과 연구자들에게 큰 영감을 주는 시간이었습니다!
1. 생물정보학이란?
생물정보학(Bioinformatics)은 간단히 말해 생물학 데이터를 분석해 유용한 정보로 추출하는 학문이에요. 이 분야는 생물학은 물론 데이터 분석, 통계학, AI까지 다양한 분야의 지식이 결합된 융합학문입니다. 최근엔 **NGS(차세대 염기서열 분석)**라는 기술 덕분에 대규모 유전체 데이터를 빠르고 정확하게 분석할 수 있게 되었죠. 이 덕분에 신 품종 개발, 생물 다양성 보존과 멸종 위기 생물 보호 같은 분야에서 중요한 역할을 하고 있어요.
2. 유전체 연구와 분자마커 활용
씨더스는 고추 탄저병 저항성 바이오마커 개발에 협력해, 이를 바탕으로 세계 최초로 탄저병에 강한 고추 품종을 상용화했어요. 이런 기술은 병에 강한 작물을 만들거나, 환경 변화에 잘 적응하는 품종을 개발하는 데 정말 중요한 역할을 해요.또, 분자마커(Molecular marker)는 작물의 원산지나 품종을 구별하는 데 핵심적인 역할을 하는 지표랍니다.
예를 들어, 국산 산삼과 중국산 산삼을 구별하거나, 고품질 토마토 품종을 식별하는 데 쓰일 수 있어요. 이 기술은 농업뿐만 아니라 건강 기능성 식품과 화장품 산업에도 큰 도움이 되고 있어요. 또한, 국립생태원 협업하여 다양한 멸종 위기종 복원 목적의 유전체 공동연구로 생물 다양성 보존에 중요한 기반을 마련하는 프로젝트도 진행하고 있습니다.
3. 표현체 분석으로 데이터 확장
표현체 분석(Phenomics)은 유전자 정보를 넘어서서, 생물체의 외형적 특징을 디지털로 변환해 분석하는 기술이에요. 씨더스는 AI기술을 활용해 생물정보의 범위를 이미지, 영상 데이터 등으로 확장한 딥 데이터 분석 기술로 분석하고 있어요. 이를 통해 유전자와 실제 외형적 특성 간의 관계를 더 잘 이해한 통합 솔루션을 제안하고 있죠. 유전체 방식의 접근이 어려운 생물 종은 정밀 표현체 분석을 통한 표현체 마커를 개발하여 접근할 수 있답니다. 또, 비파괴 및 시계열 분석, 생성형 AI 기술 등으로 작물의 생장 데이터를 수집 및 생성하고, 작물 성장 예측 모델을 만들기도 했어요
4. 지속 가능한 연구를 위한 AI와 데이터 결합
농생명 그린바이오 데이터 디지털 전환 선도기업 ㈜씨더스 농림부 '스마트농업 AI 경진대회' 본선진출 및 수상 확정
씨더스는 유전체와 표현체 데이터를 결합하고, AI 기술을 통해 딥러닝 기반의 생육 예측 모델을 개발한 사례인데요.
차세대 농업 AI 모델과 생육 모니터링 및 예측의 자동화 기술을 실증하여 우수한 성적으로 스마트 농업 AI 경진대회 본선에 진출하였습니다. 이 모델은 작물의 성장과 수확량을 예측하는 데 큰 도움이 되는 기술입니다.
5. 결론: AI와 생물학의 융합, 새로운 미래
이번 강연을 통해 씨더스는 AI와 생물정보학을 융합해 기존 연구의 한계를 넘고, 새로운 가능성을 여는 방법과 사례들을 학생들과 공유했어요. 유전체와 표현체 데이터를 결합한 딥 데이터 기술은 우리가 마주한 기후 및 생물 다양성 위기, 식량안보와 100억 인구 증가 등의 상황에서 여러 분야에 큰 파급력을 미칠 수 있답니다. 씨더스가 이끌어가는 AI 기반 생물학 연구의 미래가 정말 기대돼요!
지속 가능한 연구와 기술 개발에 대해 더 알고 싶다면 씨더스의 홈페이지 분석사례를 방문하세요!